1.數學及統計學相關的背景

百度首席數據科學家沈志勇認為，缺乏理論背景的數據工作者，更容易進入一個技能上的危險區域（Danger Zone）—一堆數字，按照不同的數據模型和算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意義的結果，并且那樣的結果還容易誤導你?！爸挥芯邆湟欢ǖ睦碚撝R，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。”

2.計算機編碼能力

實際開發能力和大規模的數據處理能力也被認為是作為大數據工程師的必備技能?！耙驗樵S多數據的價值來自于挖掘的過程，你必須親自動手才能發現金子的價值?！编嵙⒎逭f。

舉例來說，現在人們在社交網絡上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數據工程師的職責以商業分析為主，但也要熟悉計算機處理大數據的方式。

3.對特定應用領域或行業的知識

大數據不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷形成了你對該行業的認知，對于之后成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。你不能只懂數據。還要對某些行業有深入的了解。最好是契合你們公司的業務方向的。

如果是想要從事技術方向的話，上面很多高贊回答的學習路徑都很詳細了，如果是想要從事業務方向的大數據分析工作的話，對于技術背景的要求就沒有那么高了。目前市場上BI產品已經跨入了智能BI的階段，用戶使用層面強調低代碼（或零代碼）開發、無縫對接、靈活部署，并且，還可以借助AI算法的能力構建基于未來的分析模型，比如銷售預測、智能排課等。也推薦你一款BI產品，Data，我認為是國內目前比較容易上手，對想要入門大數據分析的小白非常友好的產品。

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1、獨創搜索式智能分析。Data是國內第一個采用搜索的方式進行數據分析的工具，使用方式如同谷歌搜索一樣，只需要在輸入框內輸入想要知道的信息，系統實時地返回結果，并且智能地適配圖表。

2.高效實用。Data使用過程中無需任何代碼，無IT知識的普通業務人員也能快速上手，圖表類型豐富，制作簡單，滿足企業大部分需求。并且可以自定義可視化大屏，圖表聯動，圖表鉆取，數據定時更新，整合多源數據，清洗數據等等，操作簡單，但是功能不簡單。

Data是有一個月免費試用期，并且有詳細的用戶手冊和視頻教程，對于數據分析小白來說從Data入門真的很合適，畢竟在實踐中才能更快地學習成長。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据架构师训练营学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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